新たな提案への挑戦を後押ししてくれた、アスキングビッグデータの強さ・速さ・クオリティ

2024年秋、株式会社Mizkanでは「新商品アイデアスクリーニング調査」を実施。
約30案に及ぶ開発アイデアの中から、アスキングビッグデータを活用して市場ポテンシャルを定量的に分析しました。その結果、受容度の高かった商品Aは発売直後から今季一番の売れ筋に。

――今回は、2024年秋に実施させていただいた「新商品アイデアスクリーニング調査」のお話を伺いたいと存じます。調査の目的はどのようなことだったのでしょうか。

齊藤氏：調査実施の背景として、中期経営計画の達成に向け、あるカテゴリで新製品を検討していまして。その開発アイデアが約３０案と多岐にわたっていましたので、各案の市場ポテンシャルや開発優先度を見極めるための量的な計測結果を求めて実施しました。

――その調査結果を受けて、どのような動きがあったのでしょうか。

齊藤氏：受容度が高かった開発アイデアで、すぐ商品化できたものに関しては、2025年下期に新商品として発売され、すでに店頭に並んでいます。最も受容度が高かった商品Aは、今季一番の売れ筋と言われる大ヒット商品になりました。

有馬氏：ありがたいことに、売れすぎて生産がひっ迫してしまうほどでした。

齊藤氏：調査後は受容度の確認だけでなく、アスキングビッグデータ（以下ABD）を用いて、ターゲットの意識や、思考の解像度を上げることができたので、味やデザイン、コミュニケーションの方向性を決めるにあたっても、調査で得た気付きを活かしつつ調整できたと感じています。新ブランドに挑戦する形で発売した商品Bには、特に活かされていますね。

――ABDが、商品Bに特にお役立ていただけたのはどのような点からだったのでしょうか？

齊藤氏：商品Bは機能的な価値だけでなく、やや情緒的な価値も含んだ商品ですので、ターゲット層の意識や思考を知ることが重要でした。例えば「『家庭の食事でも各国の料理を味わいたい』思考を持ったお客様に響かせたい」と訴えるだけでなく「『家庭の食事でも各国の料理を味わいたい』思考を持った人がどれぐらいいるのか」、「そういう思考を持った人にとって受容度の高い商品になっているか」を、ビッグデータを用いて定量的に示すことができたのは、社内稟議を通す際や、商談を進める上でのある種の担保になったと感じています。

有馬氏：なぜそこまでする必要があったかというと……商品Bはいわゆる定番ではない、このカテゴリに対して新しい提案をする商品になっているんです。

このカテゴリは気候変動が影響しやすい要素もありますから、当社の得意な定番商品を守り続けるだけでは将来にわたって生き残れない。そこで新しいビジネスを掘り起こすために、定番ではないところへチャレンジしていこうという商品なんですね。

――定番商品を多数抱えるトップメーカーである貴社が、新しい提案をしていくというのは、難しい挑戦だったのではないですか。

有馬氏：そうですね。定番を得意とするからこそ、過去には「定番商品にどっぷり浸かった当社が、定番商品を買う人の価値観で、商品Bのような斬新なアイデアをジャッジする」という矛盾も起きていました。

同じカテゴリ内でも、定番商品は顧客像がはっきりしていて、誰がどんな理由で買うかが明確にわかっています。だからこそ、商品Bのようなケースでは、毎々しっかりと顧客の「受容度の高さ」を調査して確認したい。そう考えてはいるものの、スピードやコストといった事情に阻まれて、これまでの経験に頼らざるを得ないこともあります。その結果、営業担当者へのプレゼンにあたって「本当に需要があるんですか？」という質問に明確に答えられないのは不安だと感じていました。

だからこそ、リアルに受容度が高いということを明確にした上で議論を進められるよう、クイックに受容度の高い・低いが分かるようなソリューションが欲しいとずっと思っていたんです。特に今回、商品Bにはこうしたクイックかつリアルなジャッジが必要だと感じたので、（アイデアスクリーニング調査の結果を、ABDと連携して、手元で多面的に分析できる）楽天インサイトの提案は非常にフィットしたと感じています。

――ABD、楽楽プロファイルの具体的な活用の様子について教えてください。

齊藤氏：商品Bは新ブランドということもあり、「仮説の検証」だけでなく「どの層にどんな点が刺さるのかを見る」ために調査した側面もありました。実際の調査でも、仮説通りであることを検証しつつ、ABDを活用する中で見えてきた仮説以外の視点……例えば「狙った層だけでなくアーリーアダプターにも刺さっているようだから、もう少しそれを意識したコミュニケーション戦略を設計しよう」といった調整を行ったりしましたね。

そういうちょっとしたデータを出すには、自分で手軽に操作できる楽楽プロファイルはやりやすくていいですね。調査にそれほど慣れていないからこそ、自分でツールを使えて、気軽にあれこれ違う方向性を試せる方がいいと感じています。"お願いしてデータを出してもらう"となると、やはり頻繁にいろいろなパターンを依頼するのはちょっとはばかられますから。

最初ABDを利用していたのはこの調査をメインで担当している自分だけでしたが、使いやすくて面白いということがわかったので、各自での活用の前段として、まずはマーケティングチームにデータを共有して見てもらっています。例えば初期段階では「この商品の方向性をどうしようか？」という判断材料として、社内の最終決裁に近い段階では、受容度やターゲット像を改めて定量的に見せる形で……といったところですね。

――楽天インサイト自体についてはどんな印象をお持ちですか。

齊藤氏：もともと今回の調査に関しては、なんとなく課題が出てきただけで、どうやってそれを解決すればいいかも見えていない、いわば「どうすればいいですかね？」という段階から相談させていただいたんです。

そんな中で、最終的に「アイデアスクリーニングをABDと併せてやるといいのではないか」という解決方法に導いてくれた。「こういう調査をします」となってからではなく、その前の段階から相談に乗ってもらえたのは心強かったですね。それでいて、なんでもお任せということではなく、自分自身で「楽クロス」などを用いてクロス集計をする……といった形で気兼ねなく調査結果を分析できるというのもよかったです。

有馬氏：生活者、つまり私たちの顧客個々の膨大なデータを持っている。それもデータベースの強さといいますか、ただ多いのではなく、しっかりしたデータを持っているところをとても信頼しています。

そもそも今は、昔のようにテレビCMで「良い商品です」と訴えかけて売るのではなく、デジタルでコミュニケーションをとって、多様化した顧客を理解した上で価値創造していかなければなりません。当社内でも、この１年ほどでターゲットの置き方を変えてきています。従来の「こんなことをしている〇十代女性」といった大まかなターゲット像、内々では"マクロWho"と呼んでいるんですが、それより今、「戦略・戦術を決めていくのに必要なのは、もっと細かい"マイクロWho"だ」という話をしています。

要は「マクロWhoは、いくつかのマイクロWhoで構成されている」はずなんです。例えば「自分の食体験を自慢したい人」は大勢いますが、その中で「ワインに合う料理体験を自慢したい」のか、「知る人ぞ知る名店での体験を自慢したい」のかまで分解していくと、それぞれ違いますよね。デジタルのターゲティングにはこのマイクロWhoが向いているので重視したいけれども、案件ごとにいちいち調査するのはとても無理だろうと。

楽天インサイトのこのサービスは、アイデアスクリーニング調査と連携したABDを手元の楽楽プロファイルでクイック出力できる。この速度・粒度で顧客を分解できないと分析もできないし、もはやマーケティング戦略が立てられない、それくらい大事だと考えています。

――貴社の新たな方向性にマッチしたデータ・ツールをご提供できているとのこと、大変光栄に存じます。今後もより一層お役に立てるよう努めてまいります。

• 楽天インサイトモニターへ大規模調査を行い、調査結果をデータベースに蓄積しています。これをアスキングビッグデータと呼び、お客様が実施するアンケートの結果に連携してご利用いただくことができます。
• 楽天インサイトの「楽楽プロファイル」でアスキングビッグデータに連携すると、仕事に関する意識や食に関する意識などターゲットの意識や価値観に踏み込んだ深いプロファイルが自動で生成されます。同時に、AIによるサマリと人物イメージ画像も生成され、5分程度ですべてのデータが完成します。出力したプロファイルは編集も可能で、ターゲット条件を変更して何度でも生成することができます。